package cn.db117.leetcode.solution1;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 146. LRU缓存机制
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 * <p>
 * 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
 * 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 * <p>
 * 进阶:
 * <p>
 * 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 * <p>
 * 示例:
 * <p>
 * LRUCache cache = new LRUCache( 2 // 缓存容量  );
 * <p>
 * cache.put(1,1);
 * cache.put(2,2);
 * cache.get(1);       // 返回  1
 * cache.put(3,3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
 * cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
 * cache.put(4,4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
 * cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
 * cache.get(3);       // 返回  3
 * cache.get(4);       // 返回  4
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 *
 * @author db117
 * @date 2019/9/17/017 18:18
 */
public class Solution146 {
    class LRUCache {
        LinkedHashMap<Integer, Integer> map;

        public LRUCache(int capacity) {
            map = new MyLinkedHashMap(capacity, 0.75f, true);
        }

        public int get(int key) {
            return map.getOrDefault(key, -1);
        }

        public void put(int key, int value) {
            map.put(key, value);
        }

        class MyLinkedHashMap extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {
            int capacity;

            public MyLinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
                super(initialCapacity, loadFactor, accessOrder);
                this.capacity = initialCapacity;
            }

            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
                return capacity < size();
            }
        }
    }

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
}
